怎样把切割ts分片重新拼接为一个完整的MP4视频文件?

要将切割的TS分片重新拼接为一个完整的MP4视频文件,可以使用以下步骤:

  1. 将所有的TS分片文件保存在同一个文件夹下。

  2. 打开命令提示符(Windows)或终端(Mac/Linux)。

  3. 切换到保存TS分片文件的文件夹路径。

  4. 使用以下命令将TS分片文件列表保存到一个文本文件中:

    dir /b *.ts > filelist.txt
    
    
  5. 使用文本编辑器打开刚才保存的文件列表(filelist.txt),将文件名前面的路径移除,只保留文件名。保存并关闭文件。

  6. 运行以下命令,将TS分片文件合并为一个完整的MP4视频文件:

    copy /b filelist.txt output.mp4
  7. 等待命令执行完成,合并后的MP4视频文件将保存在当前文件夹下,文件名为output.mp4。

请注意,上述步骤适用于在Windows下使用cmd命令提示符,对于Mac和Linux用户,请将相应的命令修改为适用的命令。此外,还可以使用一些视频编辑软件或在线工具来完成分片的拼接操作。

*************************************************

要将切割的ts分片重新拼接为一个完整的MP4视频文件,可以使用Python中的subprocess模块来调用FFmpeg命令行工具进行操作。

首先,确保已经安装了FFmpeg工具,并且将其添加至系统的环境变量中。

然后,可以使用以下代码将ts分片重新拼接为一个完整的MP4视频文件:

import subprocess

def concat_ts_to_mp4(file_list, output_file):
    # 生成FFmpeg的命令行参数
    cmd_args = ['ffmpeg', '-i', 'concat:' + '|'.join(file_list), '-c', 'copy', output_file]

    # 调用FFmpeg命令行工具
    subprocess.run(cmd_args)

# ts分片文件列表
file_list = ['file1.ts', 'file2.ts', 'file3.ts']
# 输出的完整MP4文件名
output_file = 'output.mp4'

# 调用函数进行拼接
concat_ts_to_mp4(file_list, output_file)

上述代码中,concat_ts_to_mp4函数接受一个ts分片文件列表和输出的完整MP4文件名作为参数。在函数内部,使用subprocess.run方法调用FFmpeg命令行工具,并传递适当的参数来拼接ts分片文件,并输出为一个完整的MP4文件。

请注意,在file_list中,ts分片文件的顺序应与实际拼接的顺序一致。

运行以上代码后,将会生成一个完整的MP4视频文件,命名为output.mp4

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要使用Python的MoviePy模块将切割的ts分片重新拼接为一个完整的MP4视频文件,可以按照以下步骤操作:

  1. 首先,安装MoviePy模块:在命令行中运行 pip install moviepy命令。

  2. 确保你的ts分片都在同一个文件夹中,并且按照正确的顺序命名(例如,part1.tspart2.ts等)。

  3. 使用以下代码将ts分片重新拼接为一个完整的MP4视频:

from moviepy.editor import VideoFileClip, concatenate_videoclips

# 创建一个空的VideoFileClip对象列表
clips = []

# 遍历ts分片文件,并将每个分片加载为VideoFileClip对象
for i in range(1, num_parts + 1):  # num_parts是ts分片的总数
    filename = f"part{i}.ts"
    clip = VideoFileClip(filename)
    clips.append(clip)

# 将所有的VideoFileClip对象拼接为一个完整的视频
final_clip = concatenate_videoclips(clips)

# 导出为一个MP4文件
final_clip.write_videofile("output.mp4")

确保将num_parts替换为你实际的ts分片数量,并将part{i}.ts替换为你分片的实际文件名。

  1. 运行代码,等待片刻,即可完成拼接,并生成一个名为output.mp4的完整MP4视频文件。

注意:在拼接大型视频时,可能需要更长的时间和更高的计算资源。

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